Professor da Universidade do Porto integra estudo que amplia precisão no diagnóstico do câncer do colo do útero

Um sistema que combina inteligência artificial, reconstrução tridimensional de lâminas citológicas e processamento computacional local alcançou desempenho considerado de padrão clínico na identificação de alterações celulares associadas ao câncer do colo do útero. O estudo, publicado na revista Nature, descreve uma plataforma capaz de operar de forma totalmente autônoma, realizando desde a digitalização em 3D até a classificação celular e a análise populacional em tempo real.

A tecnologia foi desenvolvida por uma equipe internacional que reúne pesquisadores do Japão, China, Portugal e Estados Unidos. Entre os autores está o patologista português Fernando C. Schmitt, vinculado à Faculdade de Medicina da Universidade do Porto e à unidade RISE-Health. O trabalho detalha a construção de um sistema de tomografia óptica de lâmina inteira integrado a computação de borda, permitindo aquisição, compressão e análise de imagens tridimensionais com alta resolução e velocidade.

Hoje, a análise da citologia cervical, conhecida popularmente como exame de Papanicolau, depende do olhar treinado de profissionais que observam as células ao microscópio. Embora seja um método eficaz e amplamente utilizado, ele pode apresentar variações de interpretação entre especialistas, especialmente quando há grande volume de lâminas ou alterações muito discretas.

A nova plataforma propõe uma mudança nesse processo. Em vez de analisar apenas imagens bidimensionais, o sistema faz uma varredura completa da lâmina em várias camadas de profundidade, criando uma reconstrução em 3D das células. Cada exame pode conter de 10 mil a 1 milhão de células. A digitalização é feita em poucos minutos e gera imagens detalhadas o suficiente para revelar estruturas internas, como núcleo e membranas celulares.

Depois da captura das imagens, entra em ação a inteligência artificial. Um modelo identifica automaticamente os núcleos celulares e outro classifica cada célula de acordo com seu padrão morfológico. O algoritmo foi treinado com centenas de milhares de imagens e, nos testes, alcançou área sob a curva (AUC) acima de 0,99 para distinguir lesões de baixo grau (LSIL), alto grau (HSIL) e adenocarcinoma em nível celular.

Um dos diferenciais do sistema é a análise do conjunto das células, e não apenas de casos isolados. Os pesquisadores criaram um método chamado “cluster of morphological differentiation” (CMD), que organiza as células em um espaço estatístico de probabilidades. Na prática, isso permite visualizar padrões, transições entre tipos celulares e concentrações de alterações suspeitas, de forma semelhante ao que já é feito na citometria de fluxo, mas baseado apenas na morfologia.

Na primeira avaliação clínica, 318 exames de citologia líquida foram analisados no Cancer Institute Hospital of JFCR, no Japão. O sistema contabilizou automaticamente células normais e alteradas em cada lâmina. Entre os achados, chamou atenção o fato de que amostras positivas para HPV apresentaram maior número de células classificadas como LSIL e HSIL, inclusive em casos que haviam sido considerados negativos na leitura convencional. Nos casos classificados como NILM (negativos para lesão intraepitelial ou malignidade), a diferença foi estatisticamente significativa para LSIL (q = 0,005) e HSIL (q = 0,038).

A análise também mostrou que a composição celular muda com a idade. Após os 50 anos, houve aumento proporcional de células metaplásicas e parabasal, refletindo alterações epiteliais associadas ao envelhecimento. Esse tipo de informação pode ajudar a interpretar melhor resultados em diferentes faixas etárias.

Para testar a robustez da tecnologia, o estudo incluiu ainda uma avaliação multicêntrica com 1.124 lâminas de quatro instituições: Cancer Institute Hospital of JFCR, University of Tsukuba Hospital, Juntendo University Urayasu Hospital e Kaetsu Comprehensive Health Development Center. Nessa fase, o modelo foi ampliado para 11 classes celulares, incluindo células naviculares, que podem se confundir com lesões de baixo grau.

O desempenho se manteve consistente entre os centros. A área sob a curva variou de 0,86 a 0,97 para detecção de LSIL+ e HSIL+, com médias próximas de 0,90. As lâminas HPV-positivas apresentaram contagens significativamente maiores de células LSIL e HSIL em todos os locais analisados. O sistema também superou o desempenho da triagem baseada em ASC-US+ quando comparado ao resultado de HPV.

Segundo os pesquisadores, a proposta não é substituir completamente o profissional, mas oferecer uma ferramenta objetiva e padronizada, capaz de reduzir vieses e apoiar decisões clínicas, especialmente em casos limítrofes. A automatização pode ser particularmente relevante diante da escassez global de citotecnologistas e patologistas.

Além da aplicação no rastreamento do câncer do colo do útero, a tecnologia pode ser adaptada para outras amostras citológicas, como pulmão, mama, tireoide e glândulas salivares. Há ainda a possibilidade de integração com sistemas de separação celular ativada por imagem, permitindo isolar células suspeitas para análises genéticas ou moleculares.

Foto em destaque: Faculdade de Medicina da Universidade do Porto